IMPLEMENTASI MODEL BACKPROPAGATION DAN FORWARD CHAINING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT PENCERNAAN DENGAN PENGOBATAN CARA HERBAL
Jurnal Inspiraton, Volume 6, Nomor 2, Desember 2016: 148 - 156
IMPLEMENTASI MODEL BACKPROPAGATION DAN FORWARD
CHAINING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT PENCERNAAN
DENGAN PENGOBATAN CARA HERBAL
1
2 Ashari , Andi Yulia Muniar
1
2 Teknik Informatika, STMIK AKBA , Sistem Informasi, STMIK AKBA
E-mail:
ABSTRAK
Implementasi model integrasi jaringan syaraf tiruan menggunakan backproagation dan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pencernaan dengan pengobatan cara herbal menggunakan metode forward chaining. Tujuan penelitian adalah mengimplementasikan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pencernaan dengan pengobatan herbal menggunakan metode forward chaining. Metode forward chaining merupakan metode inferensi untuk penalaran dari suatu masalah dengan memberikan solusinya. Penelitian ini sebagai produk teknologi terapan yang diharapkan dapat memberi manfaat sebagai media konsultasi atau instruktur bagi masyarakat pada umumnya, dan terkhusus bagi dokter dan paramedis pada klinik, puskesmas dan rumah sakit dengan memberikan alteratif pencegahan dan pengobatan secara herbal. Perancangan sistem telah dilakukan melalui aktivitas pengumpulan data, perancangan rules, perancangan proses dan pengujian sistem. Hasil penelitian berupa produk aplikasi yang telah diimplementasikan pada sejumlah puskesmas dan telah dilakukan pengujian model integrasi jaringan syaraf tiruan backpropagation dan sistem pakar forward chaining terhadap berbagai gejala penyakit pencernaan yang terjadi dengan memberikan alternatif pencegahan penyakit berdasarkan hasil inference yang ditemukan dan dengan pengobatan herbal. Hasil akurasi sistem 92,43%.
Kata Kunci: diagnosa, forward chaining, penyakit pencernaan, sistem pakar
P ENDAHULUAN Jaringan Syaraf Tiruan telah berkembang
pesat dan telah digunakan pada banyak Semakin berkembangnya ilmu aplikasi di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi dengan pesat pengetahuan dan teknologi, Salah satu akan menginspirasi manusia menciptakan bidang yang digunakan untuk penerapan suatu hal yang baru. Salah satu contohnya aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan adalah dalam penggunaan teknologi komputer. bidang kedokteran. Sementara itu Sistem
Komputer yang biasanya hanya digunakan pakar berusaha mengadopsi pengetahuan untuk mengolah data dan melakukan manusia ke komputer, agar komputer dapat perhitungan matematika, saat ini sudah menyelesaikan masalah seperti yang biasa dapat dimanfaatkan sebagai pemberi dilakukan oleh para ahli. JST dan sistem solusi terhadap masalah yang diinputkan, pakar akan membantu dokter dan seperti halnya jaringan syaraf tiruan dan paramedis dalam melakukan diagnosa sistem pakar. Jaringan syaraf tiruan dan penyakit, diantaranya pada pencernaan sistem pakar merupakan bagian dari yang biasa dikenal dengan gangguan pengembangan teknologi informasi yang pencernaan. saat ini telah banyak membantu kebutuhan
Pencernaan merupakan serangkaian organ manusia. tubuh yang bertanggung jawab dalam
Ashari, Implementasi Model Backpropagation Dan Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Cara Herbal
proses pencernaan makanan. Pencernaan ini dapat terkena gangguan atau terinfeksi penyakit sehingga perlu diwaspadai oleh masyarakat. Oleh karena itu, penyebaran informasi tentang penyakit pencernaan sangat diperlukan untuk mengetahui lebih dini jenis penyakit yang diderita oleh seorang pasien, terlebih lagi jenis pengobatan yang sesuai dan tersedia pada suatu tempat tertentu bahkan dengan menggunakan pengobatan secara alami atau herbal.
Model integrasi yang digunakan adalah model backpropagation (JST) dengan metode forward chaining (sistem pakar). Perpaduan model dan metode ini dikarenakan data dan fakta dalam melakukan proses penelitian telah didapatkan. Berdasarkan data atau fakta tersebut dapat dibuat suatu sistem yang akan memberikan suatu kesimpulan. Aplikasi perpaduan JST dan sistem pakar dapat diterapkan di rumah, puskesmas, rumah sakit, klinik bahkan di tempat- tempat praktek dokter sekalipun. Diharapkan dalam penerapannya untuk memilih jenis obat alternatif pada penderita gangguan pencernaan dengan cara herbal. Pembuatan sistem pakar dapat
digambarkan secara sederhana dengan t eknik pencarian menggunakan metode forward chaining yang dimulai dengan
pencarian fakta yang diketahui, kemudian mencocokkan fakta tersebut dengan bagian
IF dari rules IF-THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah rule dieksekusi, maka sebuah fakta baru (bagian THEN) ditambahkan ke dalam database.
Penggunaan teknik inferensi akan membantu memecahkan permasalahan atau fakta di lapangan yang selama ini dialami oleh masyarakat yang mengalami gangguan pencernaan. Masyarakat pedesaan yang jauh dari balai pengobatan modern dapat dibantu untuk mendiagnosa
berbagai jenis penyakit pencernaan dengan bantuan paramedis atau petugas dasawisma yang biasa diperbantukan pada puskesmas pembantu. Dengan juga halnya pada puskesmas, rumah sakit dapat menjadi rujukan bagi dokter dan petugas paramedis lainnya untuk memberikan bantuan antisipasi lebih dini berdasarkan hasil diagnosa yang diberikan oleh sistem, sehingga kejadian yang timbul dapat diminimalisir.
Berdasarkan fakta di lapangan pada umumnya penyakit pencernaan yang timbul dapat diagnosa dengan memperhatikan ciri-ciri yang terjadi dan gejala-gejala penyakit yang timbul. Oleh karena itu, penelitian ini dapat bermanfaat bagi masyarakat pada umumnya, dan secara khusus bagi dokter dan petugas paramedis lainnya untuk memberikan alternatif pencegahan dan pengobatan secara herbal terutama yang bertugas pada daerah pedesaan yang jauh dari ketersediaan obat-obat paten.
Tujuan dari penelitian penerapan sistem pakar dalam mengidentifikasi penyakit pencernaan dengan pengobatan herbal menggunakan metode forward chaining sebagai bahan referensi bagi peneliti- peneliti lain untuk mengidentifikasi penyakit pencernaan dan pengobatannya, maupun di bidang lainnya. Selain itu diharapkan kepada masyarakat umum dapat memperoleh informasi atau solusi mengatasi permasalahan penyakit pencernaan secara alami/herbal dengan pemanfaatan sistem informasi dan menjadi media edukasi masyarakat mengenai dunia teknologi informasi yang berkembang saat ini.
Jurnal Inspiraton, Volume 6, Nomor 2, Desember 2016: 148 - 156 T
INJAUAN P USTAKA
Sistem pakar adalah salah satu cabang dari AI (Artificial Intelligence) yang membuat penggunaan secara luas
knowledge yang khusus untuk
menyelesaikan masalah tingkat manusia yang pakar. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai
knowledge yang ekslusif.
Komponen-komponen Sistem pakar terdiri atas : 1) User Interface berfungsi sebagai media masukan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan dan melakukan komunikasi dengan user; 2) Knowledge
Base berisi semua fakta, ide, hubungan dan
interaksi suatu domain tertentu; 3) Mesin inferensi bertugas menganalisis pengetahuan dan kesimpulan berdasarkan basis pengetahuan. Sedangkan tujuan dari sistem pakar adalah untuk mentransfer kepakaran yang dimiliki seorang pakar ke dalam komputer, dan kemudian kepada orang lain (nonexpert). Aktivitas yang dilakukan untuk memindahkan kepakaran adalah : 1). Knowledge Acquisition (dari pakar atau sumber lainnya); 2) Knowledge
Representation (ke dalam komputer); 3) Knowledge inferencing; 4) Knowledge transferring.
Penyakit gangguan pencernaan merupakan suatu penyakit yang terjadi akibat teganggunya sistem pencernaan manusia. Penyebab utama dari penyakit gangguan pencernaan ini biasanya terjadi karena pola makan yang tidak teratur dan kurang sehat serta stres, infeksi bakteri, cacing dan bisa juga karena adanya gangguan pada lambung. Banyak sekali penyakit yang berhubungan dengan gangguan pencernaan. Diantaranya seperti penyakit diare, radang usus buntu, Gastritis, tukak lambung, maag, dan mual.
Untuk menghindari peyakit gangguan penernaan langkah awalnya yaitu dengan membiasakan dengan pola makan dan pola hidup sehat, tidak mengkonsumsi alkohol, tidak merokok, Berikut beberapa tanda atau gejala umum yang sering ditemukan pada penderita penyakit gangguan pencernaan diantaranya yaitu, a) Sering sembelit, b) Sering mual, c) Sering sendawa, d) Perut terasa sakit dan pedih, e) Sulit untuk tidur, f) Penurunan berat Sesak pada bagian atas perut, i) Sulit untuk buang air besar
Penyakit pada pencernaan manusia lebih dikenal dengan nama gangguan pencernaan. Gangguan pada pencernaan adalah terhalangnya fungsi pencernaan atau kegagalan perut dalam mencerna makanan. Kebiasaan cara makan yang kurang baik bisa menimbulkan berbagai gangguan pada pencernaan, seperti rasa panas dalam perut, diare, pusing, sulit buang air besar, mual, perut kembung dan demam. Penyakit pada pencernaan ini dibedakan menjadi tiga gejala awal, yaitu : nyeri pada tenggorokan, nyeri pada perut dan nyeri sekitar anus.
Forward Chaining adalah teknik
pencarian yang dimulai dengan fakta yang diketahui, kemudian mencocokkan fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF- THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF, maka rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah rule dieksekusi, maka sebuah fakta baru (bagian THEN) ditambahkan ke dalam database. Setiap kali pencocokan, dimulai dari rule teratas. Setiap rule hanya boleh dieksekusi sekali saja. Proses pencocokan berhenti bila tidak ada lagi rule yang bisa dieksekusi. Metode pencarian yang digunakan adalah Depth-
First Search (DFS), Breadth-First Search (BFS) atau Best First Search.
Ashari, Implementasi Model Backpropagation Dan Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Cara Herbal
R1
AND Perut kembung THEN Gastroentritis
Kram perut
IF Nyeri pada perut AND Mual dan muntah AND
R2
THEN Refluk empedu
kehijauan
IF Nyeri pada perut AND Mual dan muntah AND Nyeri ulu hati AND Muntah berwarna
THEN
M ETODE
IF-THEN Kode Gejala dengan Logika IF-
Tabel 1 Contoh Gejala dengan Logika
Gejala-gejala dihubungkan dengan menggunakan operator logika IF-THEN. Pada Tabel 1 ditunjukkan beberapa bentuk pernyataan if-then.
Perancangan rule model integrasi sistem diawali dengan perancangan basis pengetahuan. Perancangan basis pengetahuan menggunakan kaidah produksi untuk mempresentasikan pengetahuan rekomendasi, arahan atau strategi. Kaidah produksi dituliskan dalam bentuk pernyataan jika-maka (if-then). Kaidah if-then menghubungkan (antecendent) dengan konskuensi yang diakibatkannya. Pada perancangan basis pengetahuan sistem pakar ini premis adalah gejala-gejala yang terdapat pada pencernaan adalah jenis gangguan pencernaan, sehingga bentuk pernyataan adalah (if-then). Bagian premis dalam aturan dalam aturan produksi dapat berarti dalam sisitem pakar ini dalam satu kaidah dapat memiliki lebih dari satu gejala.
Gambar 1 Waterfall Model (Sommerville, 2011)
Requirement Analysis and Definition, 2) System and Software Design, 3) Implementation and Unit Testing, 4) Integration and System Testing, 5) Operation and Maintenance (Operasional Pemeliharaan).
Metode pengumpulan data, metode pengembangan sistem, dan perancangan rule digunakan dalam penelitian model integrasi sistem pakar ini. Metode yang digunakan dalam pengumpuln data adalah wawancara dan studi literatur. Metode pengembngan sistem menggunakan model waterfall untuk memetakan kegiatan pengembangan dasar, yaitu : 1)
...... .............................................. Perancangan basis data dilakukan untuk menggambarkan data yang digunakan dan direlasikan dalam pengaplikasian sistem pakar. Terdapat beberapa bagian tabel yang terhubung yaitu tabel admin, tabel konsultasi, tabel penyakit, tabel gejala, dan tabel rule. Perancangan ini menunjukkan adanya user, pakar, pasien, penyakit yang dihubungkan oleh suatu
Jurnal Inspiraton, Volume 6, Nomor 2, Desember 2016: 148 - 156
tabel konsultasi. Untuk melihat hubungan antar masing - masing entitas pada sistem pakar ini dapat di lihat pada gambar 2 relasi tabel. Penyakit Pasien Gejala nm_penyakit
solusi gejala kd_penyakit alamat nm_pasien pekerjaan jenkel id_pasien kd_gejala nm_gejala konsultasi kd_penyakit kd_solusi kd_gejala Rule kd_penyebab kd_penyakit kd_solusi kd_penyebab kd_gejala M M M M
Gambar 2 Relasi Tabel Proses diagnosa selanjutnya dapat dijelaskan dengan flowchart pada gambar
3. Mulai Inisialisasi Working Memory
Rubah rule status menjadi not active Selesai Munculkan premis sebagai pertanyaan untuk proses diagnosa Simpan premis dan hasil tanya jawab dalam tabel working memory Uji Rule dengan mencocokkan premis pada working memory dan rule diagnosa Kode premis = kode jawaban user Rule tidak eof? Rule selanjutnya Rule selanjutnya Rubah rule status menjadi active Rule tidak eof? Select semua rule yang statusnya active rule Proses kesimpulan dan pengobatan Tampilkan kesimpulan dan pengobatan Y T Y T Y T
Gambar 3 Flowchart proses diagnosa system
H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian yang diperoleh berupa aplikasi Sistem pakar yang diimplementasikan menjadi sebuah program yang utuh dan dapat digunakan.
Hasil tersebut meliputi : 1) Form Login : Pada saat program akan dijalankan, maka akan tampil sebuah form login yang dimaksudkan agar tidak semua orang dapat mengakses program; merupakan tampilan antarmuka yang menampilkan aplikasi jaringan syaraf tiruan dan sistem pakar diagnosa penyakit pencernaan;
Gambar 4 Tampilan Menu Utama 3) Form Kelola Pasien ; Form kelola pasien merupakan tampilan antarmuka tentang data pasien di klinik atau Puskesmas.
Gambar 5 Form Kelola Pasien
Ashari, Implementasi Model Backpropagation Dan Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Cara Herbal
4) Form Kelola Penyakit Form kelola penyakit adalah form untuk menampilkan informasi data penyakit
Gambar 8 Form Diagnosa Penyakit
Gambar 6 Form Kelola Penyakit 7) Laporan Kunjungan Pasien
Laporan kunjungan pasien setiap 5) Form Kelola Gejala berkunjung
Form kelola Form kelola gejala merupakan form untuk menampilkan informasi daftar gejala
Gambar 9 Laporan Kunjungan Pasien 8) Kartu Kontrol
Gambar 7 Form Kelola Gejala Kartu kontrol pasien untuk laporan rekam medis setiap berkunjung ke
6) Form Diagnosa Penyakit puskesmas.
Form diagnosa penyakit merupakan form yang digunakan untuk menampilkan hasil konsultasi pasien berdasarkan gejala penyakit dan memberikan solusi pengobatan secara medis dan herbal ata penyakit
Gambar 10 Kartu Kontrol Pasien
Jurnal Inspiraton, Volume 6, Nomor 2, Desember 2016: 148 - 156 '+QuotedStr(data.query.Fields[0
Hasil telah penelitian ini telah
].Value)); open;
dilakukan implementasi secara bertahap
If recordcount > 0 then
kepada paramedis/staf/karyawan
begin
Puskesmas Taraweang dan Puskesmas
n:=FormatDateTime('yyyy-MM- dd',Fields[0].Value);
Marang Kabupaten Pangkep. Sosialisasi program untuk mengetahui cara
frmoperator.Label12.Caption:=Fo rmatDateTime('dd-MMMM-
penggunaan dilakukan dengan workshop
yyyy',Fields[0].Value);
yang dilengkapi dengan buku Manual
SQL.Add('and
Program Aplikasi Sistem Pendiagnosa
cast(tb_diagnosa.tanggal as date)='+QuotedStr(n));
Penyakit Pencernaan dengan pengobatan
open; cara herbal. refresh; ........................
........................ SQL.Add('SELECT cast(tb_diagnosa.tanggal as date) AS tgl, count(tb_penyakit.id) AS jum, tb_penyakit.penyakit, tb_penyakit.foto, tb_penyakit.definisi, tb_penyakit.medis, tb_penyakit.herbal, tb_penyakit.id FROM tb_penyakit
INNER JOIN tb_gejala_penyakit'); SQL.Add('ON (tb_penyakit.id = tb_gejala_penyakit.penyakit)INN
Gambar 10 Implementasi dan
ER JOIN tb_diagnosa ON (tb_gejala_penyakit.gejala =
Sosialisasi Sistem
tb_diagnosa.gejala)'); SQL.Add('WHERE
Pembahasan Listing program untuk cast(tb_diagnosa.tanggal as
date) = '+QuotedStr(n)+'and
diagnosa penyakit diantaranya adalah :
tb_diagnosa.pasien = begin '+QuotedStr(data.query.Fields[0 Close; ].Value)+' GROUP BY SQL.Clear; cast(tb_diagnosa.tanggal as SQL.Add('SELECT date), tb_penyakit.penyakit, cast(tb_diagnosa.tanggal as tb_penyakit.foto, date) AS tb_penyakit.definisi,tb_penyaki tgl,tb_diagnosa.pasien,tb_gejal t.medis, tb_penyakit.herbal, a.gejala FROM tb_diagnosa INNER tb_penyakit.id ORDER BY jum JOIN tb_gejala ON DESC'); (tb_diagnosa.gejala = ............................ tb_gejala.id)'); ............................ SQL.Add('WHERE
Gambar 11 Listing Program Diagnosa
tb_diagnosa.pasien =
penyakit
Ashari, Implementasi Model Backpropagation Dan Forward Chaining Dalam Mendiagnosa Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Cara Herbal
Form diagnosa penyakit pada Listing hasil pengujian dari implementasi tersebut digunakan menganalisis jenis keseluruhan sistem dinyatakan baik penyakit yang diderita pasien dan dengan tingkat akurasi 91,56%. memberikan alternatif pengobatan baik
Diharapkan pada penelitian berikutnya secara medis maupun herbal. dapat dikembangkan jumlah variasi
Pengujian sistem dilakukan dengan penyakit ditambahkan, metode penelitian model black box dengan melakukan text yang lain, pengembangan aplikasi lebih baik sehingga sistem dapat mendiagnosa dengan cara memberikan cakupan penyakit pencernaan lebih detail, akurat pengujian yang mendalam. Pengujian dan lebih berguna terutama pada dilakukan dengan black box. Pengujian puskesmas pembantu dan klinik kesehatan yang dilakukan melibatkan pihak yang jauh dari jangkauan para dokter ahli. pengguna sistem dan para pakar, meliputi :
dokter, paramedis, petugas klinik, praktisi IT, dan mahasiswa sistem informasi.
AFTAR USTAKA D P
Alatas,H. ( 2013). Resvonsive Web Design Berdasarkan hasil implementasi dan dengan PHP & BOOTSTRAP. survey di lapangan dari model sistem dan Yogyakarta : Lokomedia. hasil quisioner dengan pengujian terhadap
Al Fatta, Hanif . (2007) Analisis & kepuasan penggunaan (user satisfaction) Perancangan Sistem Informasi. diperoleh hasil 95,60%, penggunaan Yogyakarta: Penerbit Andi. sistem diperoleh hasil 91,76%, serta
Arhami. (2005) Konsep Dasar Sistem manfaat (benefit) diperoleh hasil 92,53%.
Pakar. Yogyakarta : Andi.
Dengan demikian secara keseluruhan Aryanto, Herbal. (2013) Obat Infeksi sistem ini dinyatakan baik dengan tingkat
Saluran Pencernaan Tradisional yang akurasi 92,43%. Aman. Tasikmalaya: ILLG
Ashari. (2015) Penerapan Sistem Pakar
ESIMPULAN K
Untuk Mengidentifikasi Masalah Penerapan sistem pakar untuk
Kehamilan Dengan Metode Dempster-Shafer. mengidentifikasi penyakit pencernaan dengan pengobatan cara herbal Volume 1 Nomor 2 September 2015. menggunakan metode forward chaining
Diddit N. Utama. (2009) Aplikasi Jaringan merupakan metode inferensi untuk Syaraf Tiruan Untuk Meramal penalaran dari suatu masalah kepada Jumlah Penduduk Miskin di solusinya. Penelitian ini sebagai produk Indoensia. Prosiding KNSI 2009 teknologi terapan yang diharapkan Yogyakarta. memberi manfaat sebagai media konsultasi
Indrajani, (2011) Perancangan Basis Data atau instruktur bagi masyarakat pada dalam All in 1, Jakarta: Elex Media umumnya, dan terkhusus bagi dokter dan Komputindo paramedis pada klinik, puskesmas dan
Kadir,Abdul, (2010) Mudah mempelajari rumah sakit. Perancangan sistem telah database access. Yogyakarta: dilakukan melalui aktivitas pengumpulan Penerbit Andi. data, perancangan rules, perancangan proses dan pengujian sistem. Berdasarkan
Jurnal Inspiraton, Volume 6, Nomor 2, Desember 2016: 148 - 156
Kristanto, Andri. (2008). Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya.
Yogyakarta: Gava Media. Kusrini. (2006) Sistem pakar teori dan aplikasi. Yogyakarta: Penerbit Andi Kuwati, (2013) Sistem Pakar Pendeteksi
Penyakit Saluran Pencernaan Pada Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining dan Visual Basic 2010. Jurnal TransIT: SIJALU USM.
Sharif, M. (2005) Parasit dan Penyakit.
Malang:Penerbit UMM Press. Sholiq. (2006) Pemodelan Sistem
Informasi Berorientasi Objek Dengan UML. Yogyakarta : Graha
Ilmu. Sommerville, Ian. (2011) Software
Engineering, Addison Wesley Sutojo, T. dkk. (2011) Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Yuswanto,Subari. (2008) Panduan Lengkap Pemograman Visual Basic 6.0. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Wahyono, Teguh. (2004) Sistem Informasi Konsep Dasar, Analisis Desain dan Implementasinya. Yogyakarta, Penerbit : Graha ilmu.